ＩｏＴ（モノのインターネット）やビッグデータという言葉を、毎日のように紙面で目にするようになった。さまざまな機器につけたセンサーから大量のデータを収集し、システム上で管理する技術だが、あくまでこれはツールに過ぎない。重要なのはどう使いこなすかだ。何のために、どんなデータをどう集めるか。そこから改善策や新しいサービスを生み出す知識や構想の力が問われる。

　ひとつの例を示そう。マツダが自動車工場の溶接ラインで使う多関節ロボットを、長寿命化する技術を開発した。ロボットの停止時間が長くなる要因になっていた減速機を徹底的に研究し、軸受やシャフトなどの要素部品を置き換えて従来の１・６倍から２・５倍長持ちするようにしたという。

　興味深いのは、この技術を開発したのが設備保全の担当者であったことだ。さらに、この技術開発によって減速機の寿命があとどれくらいかを予測できるようになったことにも驚かされる。ロボットのモーターの負荷の状況と、減速機の潤滑油の鉄粉濃度の分析によって、工場内に数多くあるロボットのうち、次にどの減速機が壊れるかが分かるようになった。

　専門のロボットの設計技術者ではなく、現場の担当者が、日々の保全業務にとどまらず、改善活動の中から高度な予防保全の手法を生み出したわけだ。これこそ現場力のレベルの高さといえよう。

　また、ロボットの寿命低下につながる現象を“見える化”したことも重要だ。今後さらにロボットの管理を効率化しようと思えば、鉄粉濃度を自動測定することでシステム化できる。逆に、こうした“からくり”が分かっていなければ、どんな高価なシステムを導入しても管理はできない。

　今後、ＩｏＴ技術はさらに安価になって標準化も進むだろう。だが、やみくもに大量のデータを集めても、その活用の仕方が分からなければ新たな価値につながらない。ＩｏＴ時代にあっても、企業の競争力を決めるのはやはり人間力である。